python视觉识别思维导图,python视觉识别算法

Python如何图像识别？

1. 简介。图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。

PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。

Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。2. 使用。导入 Image 模块。

然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。

现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：1 >>> import Image2  >>> im = ("j.jpg")3  >>> print im.format, , 4 JPEG (440, 330) RGB这里有三个属性，我们逐一了解。

format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。

mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：1 >>>()2  >>>输出原图：3. 函数概貌。

3.1    Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )3.2    Cutting and Pasting and Merging Images :crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。

它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。

paste() :merge() :1 >>> box = (100, 100, 200, 200)2  >>> region = (box)3  >>> ()4  >>> region = region.transpose(Image.ROTATE_180)5  >>> ()6  >>> im.paste(region, box)7  >>> ()其效果图为：旋转一幅图片：1 def roll(image, delta):2     "Roll an image sideways"34     xsize, ysize = 56     delta = delta % xsize7     if delta == 0: return image89     part1 = ((0, 0, delta, ysize))10     part2 = ((delta, 0, xsize, ysize))11     image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))12     image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))1314     return image3.3    几何变换。

3.3.1    简单的几何变换。

1 >>>out = im.resize((128, 128))                     #2  >>>out = im.rotate(45)                             #逆时针旋转 45 度角。

3  >>>out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右对换。

4  >>>out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下对换。

5  >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋转 90 度角。

6  >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋转 180 度角。

7 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋转 270 度角。

各个调整之后的图像为：图片1：图片2：图片3：图片4：3.3.2    色彩空间变换。convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。3.3.3    图像增强。

Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。

1 >>> import ImageFilter2 >>> imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)3 >>> ()3.4    序列图像。

即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。

我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。

1 import Image2 (1)        # skip to the second frame34 try:5     while 1:6         ( () + 1)7         # do something to im8 except EOFError:9     pass3.5    更多关于图像文件的读取。

最基本的方式：im = ("filename")类文件读取：fp = open("filename", "rb"); im = (fp)字符串数据读取：import StringIO; im = (StringIO.StringIO(buffer))从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("", ""); im = (fp)基本的 PIL 目前就练习到这里。

其他函数的功能可点击 这里 进一步阅读。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

如何线上部署用python基于dlib写的人脸识别算法

python使用dlib进行人脸检测与人脸关键点标记Dlib简介：首先给大家介绍一下DlibDlib是一个跨平台的C++公共库，除了线程支持，网络支持，提供测试以及大量工具等等优点，Dlib还是一个强大的机器学习的C++库，包含了许多机器学习常用的算法typescript学习指南文档。

同时支持大量的数值算法如矩阵、大整数、随机数运算等等。Dlib同时还包含了大量的图形模型算法。最重要的是Dlib的文档和例子都非常详细。

Dlib主页：这篇博客所述的人脸标记的算法也是来自Dlib库，Dlib实现了One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees中的算法这篇论文非常出名，在谷歌上打上One Millisecond就会自动补全，是CVPR 2014(国际计算机视觉与模式识别会议)上的一篇国际顶级水平的论文。

毫秒级别就可以实现相当准确的人脸标记，包括一些半侧脸，脸很不清楚的情况，论文本身的算法十分复杂，感兴趣的同学可以下载看看。

Dlib实现了这篇最新论文的算法，所以Dlib的人脸标记算法是十分先进的，而且Dlib自带的人脸检测库也很准确，我们项目受到硬件所限，摄像头拍摄到的画面比较模糊，而在这种情况下之前尝试了几个人脸库，识别率都非常的低，而Dlib的效果简直出乎意料。

相对于C++我还是比较喜欢使用python，同时Dlib也是支持python的，只是在配置的时候碰了不少钉子，网上大部分的Dlib资料都是针对于C++的，我好不容易才配置好了python的dlib，这里分享给大家：Dlib for python 配置：因为是用python去开发计算机视觉方面的东西，python的这些科学计算库是必不可少的，这里我把常用的科学计算库的安装也涵盖在内了，已经安装过这些库的同学就可以忽略了。

我的环境是Ubuntu14.04:大家都知道Ubuntu是自带python2.7的，而且很多Ubuntu系统软件都是基于python2.7的，有一次我系统的python版本乱了，我脑残的想把python2.7卸载了重装，然后……好像是提醒我要卸载几千个软件来着，没看好直接回车了，等我反应过来Ctrl + C 的时候系统已经没了一半了…所以我发现想要搞崩系统，这句话比rm -rf 还给力…sudo apt-get remove python2.71首先安装两个python第三方库的下载安装工具,ubuntu14.04好像是预装了easy_install以下过程都是在终端中进行：1.安装pipsudo apt-get install python-pip12.安装easy-installsudo apt-get install python-setuptools13.测试一下easy_install有时候系统环境复杂了，安装的时候会安装到别的python版本上，这就麻烦了，所以还是谨慎一点测试一下，这里安装一个我之前在博客中提到的可以模拟浏览器的第三方python库测试一下。

sudo easy_install Mechanize14.测试安装是否成功在终端输入python进入python shellpython1进入python shell后import一下刚安装的mechanize>>>import mechanize1没有报错，就是安装成功了，如果说没有找到，那可能就是安装到别的python版本的路径了。

同时也测试一下PIL这个基础库>>>import PIL1没有报错的话，说明PIL已经被预装过了5.安装numpy接下来安装numpy首先需要安装python-dev才可以编译之后的扩展库sudo apt-get install python-dev1之后就可以用easy-install 安装numpy了sudo easy_install numpy1这里有时候用easy-install 安装numpy下载的时候会卡住，那就只能用 apt-get 来安装了：sudo apt-get install numpy1不推荐这样安装的原因就是系统环境或者说python版本多了之后，直接apt-get安装numpy很有可能不知道装到哪个版本去了，然后就很麻烦了，我有好几次遇到这个问题,不知道是运气问题还是什么，所以风险还是很大的，所以还是尽量用easy-install来安装。

同样import numpy 进行测试python>>>import numpy1234没有报错的话就是成功了下面的安装过程同理，我就从简写了，大家自己每步别忘了测试一下6.安装scipysudo apt-get install python-scipy17.安装matplotlibsudo apt-get install python-matplotlib18.安装dlib我当时安装dlib的过程简直太艰辛，网上各种说不知道怎么配，配不好，我基本把stackoverflow上的方法试了个遍，才最终成功编译出来并且导入，不过听说18.18更新之后有了,那真是极好的，18.18我没有亲自配过也不能乱说，这里给大家分享我配置18.17的过程吧：1.首先必须安装libboost，不然是不能使用.so库的sudo apt-get install libboost-python-dev cmake12.到Dlib的官网上下载dlib，会下载下来一个压缩包，里面有C++版的dlib库以及例子文档，Python dlib库的代码例子等等我使用的版本是dlib-18.17,大家也可以在我这里下载：之后进入python_examples下使用bat文件进行编译，编译需要先安装libboost-python-dev和cmakecd to dlib-18.17/python_examples 123之后会得到一个，复制到dist-packages目录下即可使用这里大家也可以直接用我编译好的.so库,但是也必须安装libboost才可以，不然python是不能调用so库的，下载地址：将.so复制到dist-packages目录下sudo cp /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/1最新的dlib18.18好像就没有这个bat文件了，取而代之的是一个setup文件，那么安装起来应该就没有这么麻烦了，大家可以去直接安装18.18，也可以直接下载复制我的.so库，这两种方法应该都不麻烦～有时候还会需要下面这两个库，建议大家一并安装一下9.安装skimagesudo apt-get install python-skimage110.安装imtoolssudo easy_install imtools1Dlib face landmarks Demo环境配置结束之后，我们首先看一下dlib提供的示例程序1.人脸检测 源程序：#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See ##   This example program shows how to find frontal human faces in an image.  In#   particular, it shows how you can take a list of images from the command#   line and display each on the screen with red boxes overlaid on each human#   face.##   The examples/faces folder contains some jpg images of people.  You can run#   this program on them and see the detections by executing the#   following command:#       ../examples/faces/*.jpg##   This face detector is made using the now classic Histogram of Oriented#   Gradients (HOG) feature combined with a linear classifier, an image#   pyramid, and sliding window detection scheme.  This type of object detector#   is fairly general and capable of detecting many types of semi-rigid objects#   in addition to human faces.  Therefore, if you are interested in making#   your own object detectors then read the example#   program.  ### COMPILING THE DLIB PYTHON INTERFACE#   Dlib comes with a compiled python interface for python 2.7 on MS Windows. If#   you are using another python version or operating system then you need to#   compile the dlib python interface before you can use this file.  To do this,#   run .  This should work on any operating#   system so long as you have CMake and boost-python installed.#   On Ubuntu, this can be done easily by running the command:#       sudo apt-get install libboost-python-dev cmake##   Also note that this example requires scikit-image which can be installed#   via the command:#       pip install -U scikit-image#   Or downloaded from . import sysimport dlibfrom skimage import iodetector = dlib.get_frontal_face_detector()win = dlib.image_window()print("a");for f in [1:]:print("a");print("Processing file: {}".format(f))img = io.imread(f)# The 1 in the second argument indicates that we should upsample the image# 1 time.  This will make everything bigger and allow us to detect more# faces.dets = detector(img, 1)print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))    for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format(i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))win.clear_overlay()win.set_image(img)win.add_overlay(dets)dlib.hit_enter_to_continue()# Finally, if you really want to you can ask the detector to tell you the score# for each detection.  The score is bigger for more confident detections.# Also, the idx tells you which of the face sub-detectors matched.  This can be# used to broadly identify faces in different (len([1:]) > 0):img = io.imread([1])dets, scores, idx = (img, 1)    for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, score: {}, face_type:{}".format(d, scores[i], idx[i]))呵呵1112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081我把源代码精简了一下，加了一下注释： # -*- coding: utf-8 -*-import sysimport dlibfrom skimage import io#使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器detector = dlib.get_frontal_face_detector()#使用dlib提供的图片窗口win = dlib.image_window()[]是用来获取命令行参数的，[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始向后依次获取图片路径for f in [1:]:    #输出目前处理的图片地址print("Processing file: {}".format(f))    #使用skimage的io读取图片img = io.imread(f)    #使用detector进行人脸检测 dets为返回的结果dets = detector(img, 1)    #dets的元素个数即为脸的个数print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))    #使用enumerate 函数遍历序列中的元素以及它们的下标#下标i即为人脸序号#left：人脸左边距离图片左边界的距离 ；right：人脸右边距离图片左边界的距离#top：人脸上边距离图片上边界的距离 ；bottom：人脸下边距离图片上边界的距离for i, d in enumerate(dets):print("dets{}".format(d))print("Detection {}: Left: {} Top: {} Right: {} Bottom: {}".format( i, d.left(), d.top(), d.right(), d.bottom()))    #也可以获取比较全面的信息，如获取人脸与detector的匹配程度dets, scores, idx = (img, 1)for i, d in enumerate(dets):print("Detection {}, dets{},score: {}, face_type:{}".format( i, d, scores[i], idx[i]))    #绘制图片(dlib的ui库可以直接绘制dets)win.set_image(img)win.add_overlay(dets)    #等待点击dlib.hit_enter_to_continue()呵呵11121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950分别测试了一个人脸的和多个人脸的，以下是运行结果：运行的时候把图片文件路径加到后面就好了python ./data/3.jpg12一张脸的：两张脸的：这里可以看出侧脸与detector的匹配度要比正脸小的很多2.人脸关键点提取人脸检测我们使用了dlib自带的人脸检测器（detector），关键点提取需要一个特征提取器（predictor），为了构建特征提取器，预训练模型必不可少。

除了自行进行训练外，还可以使用官方提供的一个模型。

该模型可从dlib sourceforge库下载：.bz2也可以从我的连接下载：这个库支持68个关键点的提取，一般来说也够用了，如果需要更多的特征点就要自己去训练了。

源程序：#!/usr/bin/python# The contents of this file are in the public domain. See ##   This example program shows how to find frontal human faces in an image and#   estimate their pose.  The pose takes the form of 68 landmarks.  These are#   points on the face such as the corners of the mouth, along the eyebrows, on#   the eyes, and so forth.##   This face detector is made using the classic Histogram of Oriented#   Gradients (HOG) feature combined with a linear。

python外文参考文献有哪些

关于python外文参考文献举例如下：1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。

2、a python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.翻译：用于从复杂网络中提取，比较和评估社区的python库。

3、Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.翻译：使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。

4、Python-based Visual Recognition Classroom.翻译：基于Python的视觉识别教室。

5、High‐performance Python for crystallographic computing.翻译：用于晶体学计算的高性能Python。

6、Python programming on win32.翻译：Win32上的Python编程。

7、A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.翻译：一个用于分析宇宙学辐射传递计算的Python包。

Python genes get frantic after a meal.翻译：饭后Python基因变得疯狂。

A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.翻译：用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。

参考资料来源：百度百科-参考文献参考资料来源：中国知网-a python library。

python论文参考文献有哪些

关于python外文参考文献举例如下：1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。

2、a python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.翻译：用于从复杂网络中提取，比较和评估社区的python库。

3、Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.翻译：使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。

4、Python-based Visual Recognition Classroom.翻译：基于Python的视觉识别教室。

5、High‐performance Python for crystallographic computing.翻译：用于晶体学计算的高性能Python。

6、Python programming on win32.翻译：Win32上的Python编程。

7、A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.翻译：一个用于分析宇宙学辐射传递计算的Python包。

Python genes get frantic after a meal.翻译：饭后Python基因变得疯狂。

A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.翻译：用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。

参考资料来源：百度百科-参考文献参考资料来源：中国知网-a python library。

零基础学习Python可以学会吗？有哪些方法？

Python学习路线。第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。

你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。第二阶段WEB全栈。

这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。第三阶段数据分析+人工智能。

这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。第四阶段高级进阶。

这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。

可以用Python编程语言做哪些神奇好玩的事情？

面部识别，得益于大量前人的工作，如今利用Python做一些简单的计算机视觉工作已经变得非常非常简单了。像人脸识别、面部特征提取之类的工作，就可以直接拿来用，极少需要自己实现繁琐的算法。

DLib就是一个这样的C++库，而同时它也提供了Python接口。

Python在汽车行业都有哪些应用

python怎么安装opencv

一、openCV介绍Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。

它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

最新版本是3.1 ，2016年1月29日发布。（引自百度百科openCV）简言之，通过openCV可实现计算机图像、视频的编辑。广泛应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。

二、环境本文适用于win7 64位系统 下的Python3.5。python3.5、pip为必备前提。python可在官网下载：，建议使用exe installer，pip会随之安装。

环境变量中加入python安装路径，我的是 C:\Program Files\Python35\Scripts\;C:\Program Files\Python35\; 注意分号。

三、开搞一切就绪以后以管理员身份运行cmd或PowerShell。

依次输入以下命令：pip install --upgrade setuptoolspip install numpy Matplotlibpip install opencv-pythonopencv环境已经整好，就是这么简单。

只需要numpy、Matplotlib、opencv-python三个包，都不大很快就可以下好，如果下载中间出现error或wrong，重新输入命令即可。

如果多次下载失败，可以从直接下载whl包安装，安装whl包依然使用pippip install 包的位置(如：C:\download\)四、测试写.py脚本:#导入cv模块import cv2 as cv#读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式img = cv.imread("D:\python\")#创建窗口并显示图像cv.namedWindow("Image")cv.imshow("Image",img)cv.waitKey(0)#释放窗口cv2.destroyAllWindows() 运行以上脚本，如果可以显示出测试的图像，则环境搭建成功。

请问：用红外线对人体的额头进行测温的时候是不是要用到python的视觉识别？识别到人的额头上？

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